כשאתם משווים בין ביצועים, הגדירו מה אתם מצפים ללמוד מהבדיקה לפני שאתם מתחילים. לדוגמה:
- מהו קצב העברת הנתונים המקסימלי שהמערכת יכולה להשיג?
- כמה זמן נמשכת שאילתה או עומס עבודה מסוימים?
- איך הביצועים משתנים ככל שכמות הנתונים גדלה?
- איך משווים בין הביצועים של שתי מערכות שונות?
- בכמה המנוע מבוסס-העמודות מקצר את זמן התגובה של ביצועי השאילתות?
- כמה עומס מסד נתונים יכול לשאת לפני שצריך לשקול שדרוג למכונה חזקה יותר?
הבנת היעדים של מחקר הביצועים עוזרת להבין איזה מדד השוואה צריך להריץ, איזו סביבה נדרשת ואילו מדדים צריך לאסוף.
יכולת חזרה
כדי להסיק מסקנות מבדיקות ביצועים, תוצאות הבדיקה צריכות להיות ניתנות לשחזור. אם יש שונות רבה בתוצאות הבדיקה, יהיה קשה להעריך את ההשפעה של השינויים שביצעתם באפליקציה או בהגדרות המערכת. כדי להקטין את השונות, אפשר להריץ בדיקות כמה פעמים או למשך תקופות ארוכות יותר, וכך לקבל יותר נתונים.
באופן אידיאלי, כדאי להריץ בדיקות ביצועים במערכות שמבודדות ממערכות אחרות. אם מריצים את הבדיקה בסביבה שבה מערכות חיצוניות יכולות להשפיע על הביצועים של האפליקציה, אפשר להגיע למסקנות שגויות. בדרך כלל אי אפשר להשיג בידוד מלא כשמריצים בסביבת ענן עם מספר דיירים, ולכן צפויים הבדלים גדולים יותר בתוצאות
חלק מהחזרה על הבדיקה הוא לוודא שעומס העבודה של הבדיקה נשאר זהה בין ההרצות. אפשר להשתמש במידה מסוימת של אקראיות בקלט של הבדיקה, כל עוד האקראיות לא גורמת להתנהגות שונה באופן משמעותי של האפליקציה. אם קלט לקוח שנוצר באופן אקראי משנה את השילוב של פעולות קריאה וכתיבה מהרצה להרצה, הביצועים ישתנו באופן משמעותי.
גודל מסד הנתונים, שמירה במטמון ודפוסי קלט/פלט
חשוב לוודא שכמות הנתונים שאתם בודקים מייצגת את האפליקציה שלכם. אם תריצו בדיקות עם כמות קטנה של נתונים כשיש לכם מאות גיגה-בייט או טרה-בייט של נתונים, סביר להניח שלא תקבלו ייצוג אמיתי של הביצועים של האפליקציה. גודל מערך הנתונים משפיע גם על הבחירות של הכלי לאופטימיזציה של שאילתות. שאילתות שמופעלות על טבלאות בדיקה קטנות עשויות להשתמש בסריקות של טבלאות שנותנות ביצועים נמוכים בקנה מידה גדול יותר, ולא תוכלו לזהות אינדקסים חסרים בהגדרה הזו.
נסו לשכפל את דפוסי הקלט/פלט של האפליקציה. היחס בין קריאות לכתיבות חשוב לפרופיל הביצועים של האפליקציה.
משך הזמן של הערכת הביצועים
במערכת מורכבת, יש הרבה מידע על המצב שנשמר בזמן שהמערכת פועלת: נוצרים חיבורים למסדי נתונים, מטמונים מתמלאים, תהליכים ושרשורים נוצרים. בתחילת בדיקת הביצועים, האתחול של הרכיבים האלה עלול לצרוך משאבי מערכת ולהשפיע לרעה על הביצועים שנמדדו אם זמן הריצה של עומס העבודה קצר מדי.
מומלץ להריץ בדיקות ביצועים למשך 20 דקות לפחות כדי למזער את ההשפעות של חימום המערכת. מודדים את הביצועים במצב יציב אחרי ההפעלה, ולמשך זמן ארוך מספיק כדי לוודא שכל ההיבטים של פעולות מסד הנתונים נכללים. לדוגמה, נקודות ביקורת במסדי נתונים הן תכונה קריטית של מערכות מסדי נתונים, ויכולה להיות להן השפעה משמעותית על הביצועים. אם מריצים מדד ביצועים קצר שמושלם לפני מרווח נקודת הבדיקה, הגורם החשוב הזה לא יופיע בהתנהגות של האפליקציה.
בדיקה שיטתית
כשמשפרים את הביצועים, משנים רק משתנה אחד בכל פעם. אם משנים כמה משתנים בין הרצות, לא תוכלו לבודד את המשתנה ששיפר את הביצועים. למעשה, יכול להיות ששינויים מרובים יאזנו אחד את השני, כך שלא תראו את היתרון של שינוי מתאים. אם יש שימוש יתר בשרת מסד הנתונים, נסו לעבור למכונה עם יותר ליבות וירטואליות (vCPU) תוך שמירה על עומס קבוע. אם שרת מסד הנתונים לא מנוצל מספיק, נסו להגדיל את העומס תוך שמירה על הגדרת המעבד (CPU) קבועה.
טופולוגיה וזמני אחזור ברשת
הטופולוגיה של הרשת במערכת שלכם יכולה להשפיע על תוצאות בדיקת הביצועים. זמן האחזור בין אזורים שונים משתנה. כשמבצעים בדיקת ביצועים, חשוב לוודא שהלקוח ואשכול מסד הנתונים נמצאים באותו אזור כדי לצמצם את זמן האחזור ברשת ולקבל את הביצועים הטובים ביותר – במיוחד לאפליקציות עם תפוקה גבוהה ועסקאות קצרות, כי זמן האחזור ברשת יכול להיות מרכיב משמעותי בזמן התגובה הכולל של העסקה.
כשמשווים בין הביצועים של שתי מערכות שונות, חשוב לוודא שהטופולוגיה של הרשת זהה בשתי המערכות. חשוב לזכור שאי אפשר לבטל לגמרי את השונות בזמן האחזור ברשת, וגם באותו אזור יכולים להיות הבדלים בזמן האחזור בגלל הטופולוגיות של הרשת.
כשפורסים את האפליקציה, כדאי להבין טוב יותר את ההשפעה של זמני האחזור בין אזורים, על ידי בחינה של אפליקציית אינטרנט אופיינית בנפח גבוה. באפליקציה יש מאזן עומסים ששולח בקשות לכמה שרתי אינטרנט שנפרסו בכמה אזורים כדי להשיג זמינות גבוהה. זמני האחזור עשויים להיות שונים בהתאם לשרת האינטרנט שמבצע עיבוד של בקשה, בגלל הבדלים בזמני האחזור בין אזורים.
באיור הבא מוצגת הארכיטקטורה האופיינית של אפליקציית אינטרנט שמשתמשת ב-AlloyDB Omni. בקשות של לקוחות מטופלות על ידי מאזן עומסים, שמעביר כל בקשה לאחד משרתי האינטרנט הרבים. כל שרתי האינטרנט מחוברים ל-AlloyDB Omni. חלק מהשרתים נמצאים באזור שונה מזה שבו פועל AlloyDB Omni, וזמן האחזור יהיה ארוך יותר כשהם ישלחו בקשות למסד הנתונים.
מעקב אחרי ניצול המשאבים במערכת
כדי לבצע אופטימיזציה של הביצועים של מערכת מסד הנתונים, צריך לעקוב אחרי השימוש במשאבים של מערכת מסד הנתונים ושל מערכות הלקוח שמשתמשות במערכת מסד הנתונים. באמצעות מעקב אחרי שתי המערכות, אפשר לוודא שמערכות הלקוח מספקות עומס עבודה מספיק כדי לקבל מדידות משמעותיות במערכת מסד הנתונים. חשוב לעקוב אחרי ניצול המשאבים של המערכת שאתם בודקים. חשוב באותה מידה לעקוב אחרי ניצול המשאבים של מערכות הלקוח שבהן אתם משתמשים כדי להפעיל את עומס העבודה. לדוגמה, אם אתם רוצים לקבוע את מספר הלקוחות המקסימלי שמערכת מסד הנתונים שלכם יכולה לתמוך בו לפני שייגמרו משאבי ה-CPU, תצטרכו מספיק מערכות לקוח כדי ליצור את עומס העבודה הנדרש לניצול כל משאבי ה-CPU במערכת מסד הנתונים. לא תוכלו להפעיל את מערכת מסד הנתונים בצורה מספיק חזקה אם למכונות הלקוח שיוצרות עומס אין מספיק מעבד (CPU) בעצמן.
בדיקת מדרגיות
בדיקת יכולת ההתאמה לעומס היא היבט נוסף של בדיקת ביצועים. יכולת התאמה לעומס מתייחסת לשינוי במדדי הביצועים כתוצאה משינוי במאפיין אחד של עומס העבודה. הנה כמה דוגמאות למחקרים על יכולת התאמה לעומס:
- איך הגדלה של מספר הבקשות המקבילות משנה את התפוקה ואת זמני התגובה?
- איך הגדלת גודל מסד הנתונים משנה את קצב העברת הנתונים ואת זמני התגובה?
בדיקות של יכולת התאמה לעומס כוללות כמה הרצות של עומס עבודה, שבהן מאפיין אחד משתנה בין ההרצות, ונאספים ומשורטטים מדד אחד או יותר. סוג כזה של בדיקות עוזר לקבל החלטות לגבי צווארי הבקבוק שקיימים במערכת, מהו עומס העבודה שהמערכת יכולה לטפל בו בהתאם להגדרות ספציפיות, מהו עומס העבודה המקסימלי שהמערכת יכולה לתמוך בו ומהי ההתנהגות של המערכת כשהעומס עולה מעבר לרמות האלה.
שיקולים לגבי גודל המכונה
AlloyDB Omni כולל הרבה תכונות חדשות ל-Postgres כדי לשפר את המהימנות והזמינות של מסד הנתונים. המעקב שנדרש לצורך כך משתמש במשאבים במכונה שבה פועל AlloyDB Omni. במכונות קטנות מאוד יש משאבי זיכרון ומעבד (CPU) מוגבלים מלכתחילה, ולכן מומלץ להשתמש במכונות עם ארבעה מעבדי vCPU לפחות לצורך השוואה.